noise_sigma — ASTROSTACK quality op

• データ種: image2d → measurement

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.noise_sigma(image, method='mad', kappa=3.0, iters=5) (実装を直接呼ぶなら import astrostack; astrostack.noise_sigma(image, method='mad', kappa=3.0, iters=5)、台帳から引くなら opsastrostack.get("noise_sigma"))

使い方

背景の雑音 sigma を頑健に推定する(星に汚されない一つの実数)。

*method* "mad" は中央絶対偏差の 1.4826 倍(正規分布のときに標準偏差と一致する定数)。"clip" は対称な κ-σ クリップを iters 回。星は上側だけの外れ値なので、素の std を使うと星が明るいほど「雑音」が大きくなる —— 128x128 に 40 星(フラックス 3e3〜4e4 e-)、真の背景 σ が sqrt(100 + 36) = 11.662 のフレームでの実測: 素の np.std は 175.43(真値の 15.0 倍)、method="mad" は 13.804(+18.4 %)、method="clip" は 12.349(+5.9 %)。MAD が 1 % で当たるのは星がまばらなときだけで、混み合った視野では星の裾が背景に効く —— そこまで要求するなら "clip" を選ぶこと。桁が違うのは std だけで、そこが要点。

sqrt(N) 則を絵にするとき図に載せる数値は、すべてこの op の返り。

Returns float(*image* と同じ単位)。

Raises ValueError: 2-D でない / 非有限を含む / *method* が NOISE_METHODS にない場合。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py

• poc_colocalization_crosstalk — py -3.11 examples/poc_colocalization_crosstalk.py

• poc_search_sweep_width — py -3.11 examples/poc_search_sweep_width.py

• poc_star_astrometry — py -3.11 examples/poc_star_astrometry.py

• poc_thermal_radiometry — py -3.11 examples/poc_thermal_radiometry.py

型が繋がる次の op(measurement を入力に取れる)

—

同カテゴリ(quality)

frame_quality · lucky_select

*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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